Tensorflow-Tutorial PDF für Anfänger (Jetzt herunterladen)

TensorFlow von Google ist eine Open-Source-Bibliothek und die beliebteste Deep-Learning-Bibliothek für Forschung und Produktion. Dieses E-Book behandelt die Grundlagen für fortgeschrittene Themen wie lineare Regression, Klassifikator, Erstellen, Trainieren und Bewerten eines neuronalen Netzwerks wie CNN, RNN, Auto-Encoder usw. Lesen Sie diese Tutorials zum maschinellen Lernen nacheinander, um eine maximale Lerneffizienz zu erzielen.

In diesem PDF

Abschnitt 1 – Einführung

1. Was ist Deep Learning? (Erstes Kapitel FREI)
2. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
3. Was ist TensorFlow?
4. Vergleich von Deep-Learning-Bibliotheken
5. So laden Sie TensorFlow herunter und installieren es Windows und Mac
6. Jupyter Notebook-Tutorial
7. Tensorflow auf AWS
8. TensorFlow-Grundlagen: Tensor, Form, Typ, Diagramm, Sitzungen & Operatoren

Abschnitt 2 – Fortgeschrittene Dinge

1. Tensorboard: Diagrammvisualisierung mit Beispiel
2. NumPy
3. Pandas
4. Scikit-Lernen
5. Lineare Regression
6. Fallstudie zur linearen Regression
7. Linearer Klassifikator in TensorFlow
8. Kernel-Methoden
9. TensorFlow ANN (Künstliches neuronales Netzwerk)
10. ConvNet (Convolutional Neural Network): TensorFlow-Bildklassifizierung
11. Autoencoder mit TensorFlow
12. RNN (Recurrent Neural Network) TensorFlow

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